Plenoxels ve Voxel Işıma Alanları Testi

Testi çözdüğünüzde cevaplar ve açıklamalar görünür.

1. NeRF ile karşılaştırıldığında Plenoxels'teki en şaşırtıcı tasarım seçeneği nedir?
   • Hiçbir sinir ağı kullanmıyor
   • Çok daha derin bir sinir ağı kullanıyor
   • Yalnızca 2D'de çalışır
   • LiDAR tarayıcıları gerektirir
2. Görünüme bağlı rengi yakalamak için Plenoxels'te işgal edilen her voksel neyi saklıyor?
   • Tam bir RGB doku haritası
   • Küresel harmonik katsayılar
   • Ayrı bir sinir ağı
   • Yalnızca derinlik değeri
3. What optimization-time comparison did the Plenoxels paper report on its evaluated benchmarks?
   • Exactly the same optimization time on every scene
   • About two orders of magnitude slower in all cases
   • About two orders of magnitude faster than NeRF in the reported settings
   • No measurable difference under any setup
4. Değerler bir ışın boyunca voksel ızgarasından nasıl alınır?
   • Yalnızca en yakın komşu araması
   • Rastgele örnekleme
   • Evrişimli bir filtre
   • Üç çizgili enterpolasyon
5. What conclusion is supported by Plenoxels’ benchmark results?
   • An explicit sparse grid can achieve NeRF-comparable results on the evaluated tasks without an MLP
   • Neural networks are never useful for 3D vision
   • Voxels always outperform every neural representation
   • Volume rendering requires no optimization
6. Verimli kalmak için Plenoxels voksel ızgarası nasıl depolanıyor?
   • Yoğun, tamamen dolu bir küp olarak
   • Yalnızca dolu vokselleri tutan seyrek bir ızgara olarak
   • Tek bir düz görüntü olarak
   • Sıkıştırılmış video kareleri olarak
7. What regularizer did the Plenoxels paper use to encourage spatial smoothness?
   • Konuşma tanıma kaybı
   • A KL penalty between language models
   • A total-variation regularizer on voxel coefficients
   • A bitrate constraint on rendered images
8. What does “Plenoxels” expand to?
   • Planar neural outputs
   • Perceptual linear voxels
   • Point-level network samples
   • Plenoptic voxels